Cursos para aprender más sobre R

R es uno de los lenguajes de programación más populares en el mundo de la ciencia de datos. Es un lenguaje interpretado que además dispone de un entorno de programación, R-Studio y un conjunto de herramientas muy flexibles y versátiles para la computación estadística y creación de representaciones gráficas.

Una de sus ventajas es que las funciones pueden ampliarse fácilmente, mediante la instalación de librerías -denominados paquetes en el entorno de R- o la definición de funciones personalizadas. Además, está permanentemente actualizado, ya que su amplia comunidad de usuarios desarrolla constantemente nuevos paquetes, funciones y actualizaciones disponibles gratuitamente.

Por este motivo, R es uno de los lenguajes más demandados y existe un gran número de recursos para aprender más sobre ello. A continuación, te mostramos una selección basada en las recomendaciones de los expertos que colaboran con datos.gob.es y las comunidades de usuarios R-Hispano y R-Ladies, que reúnen a gran cantidad de usuarios de este lenguaje en nuestro país.

Cursos online

En la red podemos encontrar numerosos cursos online que introducen R a aquellos usuarios noveles.

Curso de R básico

• Impartido por: Universidad de Cádiz
• Duración: No disponible.
• Idioma: Español
• Gratuito.

Enfocado a estudiantes que están realizando un trabajo fin de grado o master, el curso busca proporcionar los elementos básicos para empezar a trabajar con el lenguaje de programación R en el ámbito de la estadística. Incluye conocimientos sobre estructura de datos (vectores, matrices, data frames…), gráficos, funciones y elementos de programación, entre otros.

Introducción a R

• Impartido por: Datacamp
• Duración: 4 horas.
• Idioma: Inglés.
• Gratuito

El curso comienza con conceptos básicos, empezando por cómo utilizar la consola como una calculadora y cómo asignar variables. A continuación, se aborda la creación de vectores en R, cómo trabajar con matrices, cómo comparar factores y el uso de data frames o listas.

Introducción a R

• Impartido por: Red de Universidades Anáhuac
• Duración: 4 semanas (5-8 horas por semana).
• Idioma: Español.
• Modalidad gratuita y de pago.

A través de un enfoque práctico, con este curso aprenderás a crear un ambiente de trabajo para R con R Studio, clasificar y manipular datos, así como realizar gráficas. También aporta nociones básicas de programación en R, abarcando condicionales, ciclos y funciones.

R Programming Fundamentals

• Impartido por: Stanford School of Engineering
• Duración: 6 semanas (2-3 horas por semana).
• Idioma: Inglés
• Gratuito, aunque el certificado tiene un coste de 79$.

Este curso cubre una introducción a R, desde la instalación hasta las funciones estadísticas básicas. Los estudiantes aprenden a trabajar con conjuntos de datos dinámicos y externos, así como a escribir funciones. En el curso podrás escuchar a uno de los co-creadores del lenguaje R, Robert Gentleman.

Programación R

• Impartido por: Johns Hopkins University
• Duración: 57 horas
• Idioma: Inglés, con subtítulos en español.
• De pago.

Este curso forma parte de los programas de Ciencia de Datos y Ciencia de los datos: bases utilizando R. Se puede cursar por separado o como parte de dichos programas. Con él aprenderás a comprender los conceptos fundamentales del lenguaje de programación, a utilizar las funciones de loop de R y las herramientas de depuración o a recoger información detallada con R profiler, entre otras cuestiones.

Data Visualization & Dashboarding with R

• Impartido por: Johns Hopkins University
• Duración: 4 meses (5 horas por semana)
• Idioma: Inglés.
• De pago.

La Universidad John Hopkins también ofrece este curso donde los alumnos generarán diferentes tipos de visualizaciones para explorar los datos, desde figuras sencillas como gráficos de barras y de dispersión hasta cuadros de mando interactivos. Los estudiantes integrarán estas figuras en productos de investigación reproducibles y los compartirán online.

Introducción al software estadístico R

• Impartido por: Asociación Española para la Calidad (AEC)
• Duración: Del 5 de octubre al 3 de diciembre de 2021 (50 horas)
• Idioma: Español
• De pago.

Se trata de una formación inicial práctica en el uso del software R para el tratamiento de datos y su análisis estadístico a través de las técnicas más sencillas y habituales: análisis exploratorio y relación entre variables. Entre otras cuestiones, los estudiantes adquirirán la capacidad de extraer información valiosa de los datos a través del análisis exploratorio, la regresión y el análisis de la varianza.

Introducción a la programación en R

• Impartido por: Abraham Requena
• Duración: 6 horas
• Idioma: Español
• De pago (por suscripción)

Diseñado para iniciarse en el mundo de R y aprender a programar con este lenguaje. Podrás aprender los diferentes tipos de datos y objetos que hay en R, a trabajar con ficheros y a utilizar condicionales, así como a crear funciones y gestionar errores y excepciones.

Programación y análisis de datos con R

• Impartido por: Universidad de Salamanca
• Duración: Del 25 de octubre de 2021 - 22 de abril de 2022 (80 horas lectivas)
• Idioma: Español
• De pago

Empieza desde un nivel básico, con información sobre los primeros comandos y la instalación de paquetes, para continuar con las estructuras de datos (variables, vectores, factores, etc.), funciones, estructuras de control, funciones gráficas y representaciones interactivas, ente otros temas. Incluye un trabajo de fin de curso.

Statistics and R

• Impartido por: Harvard University
• Duración: 4 semanas (2-4 horas por semana).
• Idioma: Inglés
• De pago

Una introducción a los conceptos estadísticos básicos y a los conocimientos de programación en R necesarios para el análisis de datos en biociencia. A través de ejemplos de programación en R se establece la conexión entre los conceptos y la aplicación.

Para aquellos que quieran aprender más sobre álgebra matricial, la Universidad de Harvard también ofrece de forma online el curso Introduction to Linear Models and Matrix Algebra, donde se utiliza el lenguaje de programación R para llevar a cabo los análisis.

Curso de R gratuito

• Impartido por: Afi Escuela
• Duración: 7,5 horas
• Idioma: Español
• Gratuito

Este curso fue impartido por Rocío Parrilla, responsable de Data Science en Atresmedia, en formato presencial virtual. La sesión se grabó y está disponible a través de Youtube. Se estructura en tres clases donde se explican los elementos básicos de la programación en R, se hace una introducción al análisis de datos y se aborda la visualización con este lenguaje (visualización estática, visualización dinámica, mapas con R y materiales).

Programación R para principiantes

• Impartido por: Keepcoding
• Duración: 12 horas de contenido en video
• Idioma: Español
• Gratuito

Consta de 4 capítulos, cada uno de ellos integrado por varios vídeos de corta duración. El primero “Introducción”, aborda la instalación. El segundo, llamado “primeros pasos en R” explica ejecuciones básicas, así como vectores, matrices o data frames, entre otros. El tercero aborda el “Flujo Programa R” y el último los gráficos.

Curso online autónomo Introducción a R

• Impartido por: Universidad de Murcia
• Duración: 4 semanas (4-7 horas por semana)
• Idioma: Español
• Gratuito

Se trata de un curso práctico dirigido a jóvenes investigadores que necesitan realizar el análisis de los datos de su trabajo y buscan una metodología de que optimice su esfuerzo.

El curso forma parte de un conjunto de cursos relacionados con R que ofrece la Universidad de Murcia, sobre Métodos de análisis de datos multivariantes, Elaboración de documentos e informes técnico–científicos o Métodos de contraste de hipótesis y diseño de experimentos, entre otros.

Libros online relacionados con R

Si en vez de un curso, prefiere un manual o documentación que te pueda ayudar a mejorar tus conocimientos de una manera más amplia, también existen opciones, como las que te detallamos a continuación.

R para profesionales de Datos. Una Introducción

• Autor: Carlos Gil Bellosta
• Gratuito

El libro cubre 3 aspectos básicos muy demandados por los profesionales de los datos: la creación de visualizaciones de datos de alta calidad, la creación de dashboards para visualizar y analizar datos, y la creación de informes automáticos. Su objetivo es que el lector puede comenzar a aplicar métodos estadísticos (y de la llamada ciencia de datos) por su cuenta.

Aprendiendo R sin morir en el intento

• Autor: Javier Álvarez Liébana
• Gratuito

El objetivo de este tutorial es introducir en la programación y análisis estadístico en R a personas sin necesidad de conocimientos previos de programación. Su objetivo es entender los conceptos básicos de R y dotar al usuario de trucos sencillos y de autonomía básica para poder trabajar con datos.

Aprendizaje Estadístico

• Autor: Rubén F. Casal
• Gratuito

Se trata de un documento con los apuntes de la asignatura de Aprendizaje Estadístico del Máster en Técnicas Estadísticas. Ha sido escrito en R-Markdown empleando el paquete bookdown y está disponible en Github. El libro no trata directamente de R, si no que aborda desde una introducción al aprendizaje estadístico, hasta las redes neuronales, pasando por los arboles de decisión o los modelos lineales, entre otros.

Simulación Estadística

• Autor: Rubén F. Casal y Ricardo Cao
• Gratuito

Al igual que en el caso anterior, este libro es el manual de una asignatura, en este caso de Simulación Estadística del Máster en Técnicas Estadísticas. También ha sido escrito en R-Markdown empleando el paquete bookdown y está disponible en el repositorio Github. Tras una introducción a la simulación, el libro aborda la generación de números pseudoaleatorios en R, el análisis de resultados de simulación o la simulación de variables continuas y discretas, entre otros.

Estadística con R

• Autor: Joaquín Amat Rodrigo
• Gratuito

No es un libro directamente, sino una web donde podrás encontrar diversos recursos y trabajos que te pueden servir de ejemplo a la hora de practicar con R. Su autor es Joaquín Amat Rodrigo también responsable de Machine Learning con R.

la página oficial de R-Studio también disponen de recursos para aprender diferentes paquetes o funciones de R, utilizando diversas cheatsheet.

Masters

Además de cursos, cada vez es más habitual encontrar en universidades masters relacionados con esta materia, como por ejemplo:

Master en Estadística Aplicada con R / Máster en Machine Learning con R

• Impartido por: Máxima Formación
• Duración: 10 meses
• Idioma: Español

La Escuela Máxima Formación ofrece dos masters que comienzan en octubre de 2021 relacionados con R. El Máster en Estadística Aplicada para la Ciencia de Datos con R Software (13ª edición) está dirigido a profesionales que quieran desarrollar desarrolla competencias prácticas avanzadas para solucionar los problemas reales relacionados con el análisis, la manipulación y la representación gráfica de los datos. El Máster en Machine Learningcon R Software (2ª edición) está enfocado en el trabajo con datos en tiempo real para crear modelos de análisis y algoritmos con aprendizaje supervisado, no supervisado y aprendizaje profundo.

Además, cada vez más centros de estudio ofrecen masters o programas relacionados con la ciencia de datos que recogen en su temario conocimientos sobre R, tanto generalistas como enfocados en sectores concretos. Algunos ejemplos son:

• Máster en Data Science, de la Universidad Rey Juan Carlos, que integra aspectos de ingeniería de datos (Spark, Hadoop, arquitecturas cloud, obtención y almacenamiento de datos) y analítica de datos (modelos estadísticos, minería de datos, simulación, análisis de grafos o visualización y comunicación).
• Master en Big Data, de la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), incluye un módulo de Introducción al Machine Learning con R y otro de paquetes avanzados con R.
• Máster en Big Data y Data Science Aplicado a la Economía, de la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), introduce conceptos de R como uno de los programas de software más utilizados.
• Máster Big Data - Business – Analytics, de la Universidad Complutense de Madrid, incluye un tema de Minería de datos y modelización predictiva con R.
• Master en Big Data y Data Science aplicado a la Economía y Comercio, también de la Universidad Complutense de Madrid, donde se estudia programación en R, por ejemplo, para el diseño de mapas, entre otros.
• Máster en Humanidades Digitales para un Mundo Sostenible, de la Universidad Autónoma de Madrid, donde los alumnos serán capaces de programar en Python y R para conseguir datos estadísticos a partir de textos (PLN).
• Máster de Big Data Finanzas, donde se habla de Programación para data science / big data o visualización de información con R.
• Programa en Big Data y Business Intelligence, de la universidad de Deusto, que capacita para realizar ciclos completos de análisis de datos (extracción, gestión, procesamiento (ETL) y visualización).